這似乎確實令人擔憂，如果僅通過分析20%的數據來使企業蓬勃發展，那么可以從剩余的80%中獲取很多收益。此外，其中約有50%的非結構化數據是文本。正確分析數據后，可以獲得正確的業務見解。人工智能可以幫助解決這個問題嗎?

Indium Software的聯合創始人兼首席執行官Ram Sukumar提出了 一些建議。

請詳細說明Indium軟件及其產品部門teX.ai的增長歷程。

Indium Software開展業務已有20年，在過去的5年中增長迅速，尤其是在2018年與Noah Data合并之后。該合并導致Digital和QA業務部門相互稱贊，以實現快速增長，我們已經實現了。Indium的數字畫布包括–高級分析，大數據工程，低代碼開發，RPA和完整堆棧開發。今天，銦公司在全球多個地區擁有1000多名員工，客戶遍布，歐洲，和亞洲。

長期以來，Indium的愿景是擴展到核心服務業務之外的SaaS或PaaS或基于產品的收入模型。teX.ai于2019年啟動，結合了Indium的文本分析，人工智能，云和產品開發專業知識。在發布后的短時間內，teX.ai受到了好評，并被《福布斯》評為2020年值得關注的頂級機器學習產品之一。teX.ai是由AI驅動的自動化文本分析產品。它旨在自動化文本分析中涉及的手動活動，從而縮短周轉時間并降低成本。teX.AI既提供云解決方案又提供內部部署解決方案，可滿足多個行業不斷增長的需求，以利用文本分析來提高運營效率并增強客戶體驗。在有客戶，

基于AI的文本分析軟件的作用是什么?它如何擾亂行業?

破壞是一個感知問題?；贏I的Text Analytics以不同的方式破壞了不同的行業。

通常，要為電子商務或零售公司進行諸如匯總和分析1000條客戶評論之類的任務會很費力。借助基于Ai的文本分析軟件，這可以在幾個小時內完成。

根據行業的不同，文本分析有幾種用例。讓我們舉一些例子–

在業中，人工瀏覽幾頁大文件是不可能的，并且有必要從文件中提取相關文本為更易于分析師使用的格式。這也可以用于處理發票，處理對帳單以進行貸款處理，年度報告等。這可以通過減少周轉時間，提高準確性和節省成本來大大簡化操作。相同的用例可以在保險行業中應用于Mediclaim文檔處理和流程中的自動化任務。

對于獲得客戶評論的消費品牌，品牌可以通過多種渠道獲得評論-在商店，在線，社交媒體上。仔細總結一個全球品牌的每條評論都是一項挑戰。擁有一個文本分析引擎來審查這些評論并進行總結，可以幫助改善客戶體驗，并對品牌產生巨大的業務影響。

制造業需要從多個文檔中提取文本，例如發票，交貨收據和工程圖等。